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根据多导联间心电信号相位的关系，算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变
换R波检测，最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果。算法使用LMS自适应滤波进
行消噪预处理，使得检测结果更精确。使用MIT-BIH 心电数据库病变信号在DSP上进行测试，平均正确检测率达到了99.7％。
关键词：R 波检测；LMS 自适应滤波；多导联；DSP
R波检测是心电信号检测的关键，它不仅是检测其它心电波群（P 波、T 波）的基础，
同时还可以帮助诊断心律不齐和心跳异常等疾病。对于比较规则的正常心电信号自动检测显得比较简单，通常只需选择适当的阈值就可以通过阈值判断的方法得到令人满意的结果。然而，心电信号从采集到传导的过程往往会引入干扰噪声，比如肌电信号，基线漂移以及工频干扰等。为此，很多学者提出了行之有效的算法[2]来抑制噪声，使得R波的检测率提高[1][3][4]。
其中小波变换方法以其在时域和频域内具有良好的局部化特性的优点而得到广泛应用。通常的检测方法分为两个步骤，信号预处理，实现信号消噪以及突出特征点；R波检测，确定R波起始点和终点位置。现已发表的文献都是对单导联信号进行检测，由于ECG信号的个体差异太大，单导联自动检测方法比较容易出现特异点误检。本文算法选择同时对两个通道的ECG 信号进行小波分解和检测判断，再综合两个通道的检测判断得出最后的结果。基于多导联的检测方法从不同角度检测，两个通道可相互修正检测结果从而提高了正确检测率。
硬件芯片选择的TMS320VC5509 DSP 是一款速度快、低功耗的定点数字信号处理器。
它的工作频率可达到144MHz 并且片上集成了128K 字节的RAM，其低功耗的特点很好的
满足了可持续检测及微型化的要求。
换R波检测，最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果。算法使用LMS自适应滤波进
行消噪预处理，使得检测结果更精确。使用MIT-BIH 心电数据库病变信号在DSP上进行测试，平均正确检测率达到了99.7％。
关键词：R 波检测；LMS 自适应滤波；多导联；DSP
R波检测是心电信号检测的关键，它不仅是检测其它心电波群（P 波、T 波）的基础，
同时还可以帮助诊断心律不齐和心跳异常等疾病。对于比较规则的正常心电信号自动检测显得比较简单，通常只需选择适当的阈值就可以通过阈值判断的方法得到令人满意的结果。然而，心电信号从采集到传导的过程往往会引入干扰噪声，比如肌电信号，基线漂移以及工频干扰等。为此，很多学者提出了行之有效的算法[2]来抑制噪声，使得R波的检测率提高[1][3][4]。
其中小波变换方法以其在时域和频域内具有良好的局部化特性的优点而得到广泛应用。通常的检测方法分为两个步骤，信号预处理，实现信号消噪以及突出特征点；R波检测，确定R波起始点和终点位置。现已发表的文献都是对单导联信号进行检测，由于ECG信号的个体差异太大，单导联自动检测方法比较容易出现特异点误检。本文算法选择同时对两个通道的ECG 信号进行小波分解和检测判断，再综合两个通道的检测判断得出最后的结果。基于多导联的检测方法从不同角度检测，两个通道可相互修正检测结果从而提高了正确检测率。
硬件芯片选择的TMS320VC5509 DSP 是一款速度快、低功耗的定点数字信号处理器。
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满足了可持续检测及微型化的要求。
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